With the growth of memory capacity and density, memory testing and repair with the goal of yield improvement have become more important. Therefore, the development of high efficiency redundancy analysis algorithms is essential to improve yield rate. In this letter, we propose an improved built-in redundancy analysis (BIRA) algorithm with a minimized binary search tree made by simple calculations. The tree is constructed until finding a solution from the most probable branch. This greatly reduces the search spaces for a solution. The proposed BIRA algorithm results in 100% repair efficiency and fast redundancy analysis.
본 논문에서는 기존 고속 블럭 알고리즘보다 성능이 우수하고 하드웨어 구현에 적합한 새로운 MFSS(Modified Four-Step Search) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 추정 과정은 일정한 규칙을 갖기 때문에 하드웨어 구현에 적합하고, 모의실험을 통해 거의 FS(Full Search) 성능에 근접할 정도로 기존의 고속 움직임 추정 알고리즘보다 성능의 우수함을 확인하였다. 본 논문에서는 이러한 MFSS(Modified Four-Step Search) 움직임 추정 및 보상기 설계에서 중요한 고려 사항은 설계 결과의 하드웨어적인 크기와 출력이 나오기 까지의 필요한 지연 시간인데, 본 논문에서는 9개의 PE(Process Element)만을 이용하여 구현함으로써 전체 로직의 양을 최적화 하였고, 움직임 추정기와 보상기를 결합함으로써 메모리를 공유하고 필요한 지연시간도 줄이는 구조를 제안한다.
동영상 압축을 위해서, 탐색 속도와 부호화된 비디오 화질이라는 두 가지 성능이 고려되어야 한다. 본 논문에서는, 동영상의 공간적 상관성과움직임 벡터(MV)의 중심지향적인 특성을 이용하여 개선된 고속블록정합 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 현재 프레임의 인접 매크로 블록으로부터 초기 움직임 벡터를 예측하고 크로스 패턴과 납작한 육각 탐색 패턴을 이용하여 정확한 움직임 벡터를 결정한다. 성능 평가를 통해, 제안된 알고리즘은 탐색 속도와 부호화된 비디오 화질 측면 모두에서 비교대상인 육각 패턴 탐색 알고리즘(HEXBS)과 크로스-육각 패턴 탐색 알고리즘(CHS)에 비해 뛰어난 성능을 나타냄을 알 수 있었다. 제안된 알고리즘을 이용하여 탐색 속도 측면에서는 약 31%의 성능 향상을 보였고, PSNR 측면에서도 약 0.5dB 향상되어 비디오 화질의 성능 향상을 나타내었다.
고용량 고화질 동영상의 빠르고 효율적인 전송을 위해 압축은 반드시 필요한 기술이다. 이를 위해 사용되는 움직임 추정 기술은 동영상을 고효율로 압축할 수 있는 가장 중요한 기술의 하나이다. 제안한 방법은 다이아몬드 탐색 기법을 기반으로 하여 개선하였으며 탐색 패턴에 있어서 분할하거나 혹은 회전하는 다이아몬드의 형태를 갖고 있다. 제안한 방법은 특히 카메라의 이동을 따라 방향성을 갖는 움직임이 큰 영상의 경우에 있어 보다 좋은 화질 향상의 결과를 가지며 움직임이 적은 영상의 경우께 있어서는 보다 적은 탐색 점수로 움직임 추정을 가능하게 함으로서 계산량을 상당수 감소시킬 수 있다. 또한 초기 탐색 점수를 달리하여 화질과 속도 면에 있어서의 비교 우위에 따른 임의의 선택을 가능하게 하였다. 실험 결과 제안한 방법은 다이아몬드 탐색 기법(DS), 육각 탐색기법(HEXBS)과 비교하여 더 좋은 화질을 유지하면서 보다 적은 탐색 점수를 갖고 움직임 추정을 할 수 있으며 기존의 알고리즘과 비교하여 영상의 움직임의 적고 많음에 따라 적응적으로 탐색 점수를 줄이거나 늘리면서 보다 우수한 성능으로 탐색을 가능하게 한다.
The practical use of the particle image velocimetry(PIV), a whole-field velocity measurement method, requires the use of fast, reliable, computer-based methods for tracking velocity vectors. The full search block matching, the most widely studied and applied technique both in area of PIV and Image Coding and Compression, is computationally costly. Many less expensive alternatives have been proposed mostly in the area of Image Coding and Compression. Among others, TSS, NTSS, HPM are introduced for the past PIV analysis, and found to be successful. But, these algorithms are based on small dynamic range, 7 pixels/frame in maximum displacement. To analyze the images with large displacement, Even and Odd field image separation and a simple version of multi-resolution hierarchical procedures are introduced in this paper. Comparison with other algorithms are summarized. A Results of application to the turbulent backward step flow shows the improvement of new algorithm.
본 논문에서는 움직임 추정기의 하드웨어 자원이 유한하게 주어졌을 때, 동작 중에 적응적으로 작업량을 제어함으로서 주어진 경성 실시간 동작 조건 내에서 최적의 성능을 얻는 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안하는 움직임 추정 기법은 작업량과 탐색 단계를 적응적으로 결정함으로서 경성 실시간 동작을 보장하는 범위 내에서 최대한의 탐색을 수행할 수 있다. 이 기법은 하드웨어 크기를 기존 기법의 1/4~1/400까지 줄이면서도 PSNR 저하는 0.02~0.44 dB에 불과하며, 하드웨어의 사용 효율도 기존 기법의 3.7~21.5배에 달하였다. 이 기법은 기존의 고속 탐색 기법에 쉽게 적용이 가능하므로 실시간 처리가 가능한 인코더 칩을 설계하는데 유용하다.
백터 양자화기는 음성 부호화, 오디오 부호화, 그리고 비디오 부호화와 같은 많은 고품질 고전송률 데이터 압축응용에서 널리 사용되고 있다. 백터 양자화기의 코더북의 크기가 매우 클 때, 코더북 전체를 찾는 방식은 많은 응용의 경우에서 계산량 때문에 상당한 문제점이 된다. 계산량을 낮추기 위하여 삼각형의 변 길이에 대한 부등식과 같은 코더북의 특성을 활용하는 많은 알고리즘들이 제안되고 연구되어 왔다. 본 논문에서는 최적의 코더백터를 찾기 위하여 다단구조에 기반한 신속 코더백터 찾기 알고리즘을 제안하고자 한다. 간단한 2 단계 구조의 이 알고리즘을 사용하여도 상당한 계산 복잡성을 압축대상의 품질을 손상시키지 않고 줄일 수 있다.
본 논문은 H.264/AVC, MPEG4 등, 다양한 영상압축 코덱을 지원할 수 있는 ME ASIP (Application-specific Instruction Processor)의 정화소 움직임 추정 전용 명령어와 재구성 가능한 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 전용의 명령어와 하드웨어 가속기는 HD급의 고화질 영상을 지원할 수 있는 성능을 가지고 있다. 제안하는 정화소 움직임 추정 명령어는 다수의 병렬 연산과 패턴 정보를 이용한 가변 포인트 2D SAD 연산기 구조를 통하여 전역탐색을 비롯한 각종 고속 탐색 알고리즘을 지원한다. 이를 위한 하드웨어 구조는 128개의 Processor Elements (PEs)로 구성되어 있는 Processor Element Group (PEG) 하나당 25,500 게이트를 가진다. 제안하는 ASIP은 Synopsys 사의 Processor Designer 로 검증하였고, Design Compiler를 이용 IBM 90nm 공정으로 합성하였다. 그 결과 제안하는 ASIP의 하드웨어 사이즈는 453K 게이트였으며, 동작 주파수는 188MHz로 HD급 1080p의 해상도를 가지는 영상을 실시간으로 동작 시킬 수 있다. 본 논문은 기존 2D SAD ASIP에 비하여 하드웨어 사이즈 측면에서 26%, 연산 속도 측면에서 평균 18%의 성능 향상을 보인다.
비디오 부호화 기법에서 압축률 및 화질을 결정하는 중요한 부분인 움직임 예측 및 보상(motion estimation and compensation)의 성능을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 가장 기본적인 움직임 예측 기법인 전역 탐색 방법은 가장 좋은 화질을 보이지만, 현재 프레임의 각 블록과 가장 유사한 블록을 찾기 위하여 탐색영역(search area)내의 모든 점에 대해 탐색을 수행하므로 그 계산량이 매우 많게 된다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 알고리즘이 제안되었는데, MPEG-4 표준에 채택된 PMVFAST는 움직임 벡터 간의 상관도를 이용하여 계산량을 낮추면서도 전역 탐색 기법에 근접한 화질을 보인다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 예측을 위하여 중간값(median) 계산법에 의한 새로운 방법을 제안하고, 이를 이용하여 움직임 예측의 계산량을 획기적으로 줄일 수 있음을 보인다. 실험결과 제안한 알고리즘은 PMVFAST보다 빠르면서도 전역 탐색 기법보다 높은 평균 PNSR을 보인다.
본 논문에서는 효율적인 차량 객체를 추적하는 특징점 매칭을 이용한 다중 차량 객체 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 효율적인 차량 객체 추적을 위해 FAST 알고리즘을 이용해서 차량의 특징점을 추출한다. 그리고 5X5 영역으로 분할 된 영상에서 특징점이 포함되면 True 포함되지 않으면 False로 해당 영역을 검은색으로 후처리하여 차량 객체을 제외한 불필요한 객체 정보를 제거한다. 그리고 후처리 된 영역을 차량의 최대 탐색창 크기로 설정하고, 차량의 최외각 특징점을 이용한 최소 탐색창을 설정하여 Mean-Shift 알고리즘의 탐색창 크기에 대한 단점을 보완하여 차량 객체 추적을 한다. 제안한 방법의 성능 평가하기위해 SIFT, SURF 알고리즘을 비교하여 실험한다. 그 결과 SIFT 알고리즘에 비해서 약 4배 빠르고 SUFR 알고리즘의 처리 과정 보다는 효율적으로 검출하는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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